Die Möglichkeiten der Digitalisierung sind nicht auf die Fertigungsmaschine begrenzt. Auch das Produktionsumfeld profitiert von einem durchgängigen Datenfluss in der Wertstromkette.
Bild: Schaeffler

Die Möglichkeiten der Digitalisierung sind nicht auf die Fertigungsmaschine begrenzt. Auch das Produktionsumfeld profitiert von einem durchgängigen Datenfluss in der Wertstromkette. Bild: Schaeffler

Hierzu wurden zwei Prototypen auf der Basis von DMC 80 FD duoBlock der 4 Generation aufgebaut Einer davon kommt in der Serienproduktion des Schaeffler-Werks Höchstadt im Segment Genauigkeitslager zum Einsatz Der zweite Prototyp wird bei DMG Mori auf der EMO 2015 zu sehen sein

Als Zulieferer und Entwicklungspartner für antriebstechnische Komponenten in der Werkzeugmaschine verfolgt Schaeffler eine definierte Digitalisierungs-Strategie, mit dem Ziel, über Sensorik, Vernetzung und Analyse, die erhobenen Daten für unterschiedlichste Prozesse verfügbar zu machen und so seinen Kunden einen klaren Mehrwert zu bieten. Als Anwender von Werkzeugmaschinen erweist sich diese Industrie-4.0-Zielsetzung auch für die eigene Produktion bei Schaeffler als unmittelbar relevant. Die Aktivitäten von Schaeffler im Rahmen der Digitalisierung für Werkzeugmaschinen verstehen sich als Angebot an die gesamte Branche, die Chancen und Herausforderungen in enger Entwicklungspartnerschaft zwischen Hersteller, Zulieferer und Anwender konkret umzusetzen.

 

Lagerungen als Datenquellen

In der Werkzeugmaschine sind die Lagerungen die entscheidenden Komponenten für die Maschinenperformance, da sie nicht nur für die Funktionsfähigkeit der Maschine, sondern auch für die Qualität des Werkstücks maßgeblich sind. Daten, die auf den aktuellen Zustand, aber auch auf zukünftiges Verhalten der Komponente zurückschließen lassen, bilden eine wichtige Grundlage für den Maschinenbetreiber. Hierzu können bereits existierende Sensoren verwendet oder entsprechende Nachrüstungen vorgenommen werden. Teilweise kann es von Vorteil bzw. nur sinnvoll sein, wenn die Sensorik direkt in die Komponenten integriert ist, da einige Kenngrößen nur hier sicher erfassbar sind.

In den Prototypen des Innovationsprojekts sind in nahezu allen für den Bearbeitungsprozess relevanten Lagerstellen zusätzliche Sensoren zur Messung von Schwingungen, Kräften, Temperaturen und Drücken integriert, um optimale Informationen über den Maschinenzustand zu erhalten. Eine Maschine für die Produktion „4.0-fähig“ zu machen, bedeutet, die aufgenommenen Daten auszuwerten, zu speichern und Maßnahmen aus ihnen ableiten zu können. Damit die Daten allen zugänglich sind, ist ein maschineninternes Netzwerk eingerichtet, an das alle zusätzlichen Sensoren, Aktoren aber auch die Auswerteeinheiten angebunden sind. Über ein Gateway wird die Verlinkung in die Cloud realisiert. Um den Datenaustausch zur Maschinensteuerung zu gewährleisten, wird sowohl der Profibus in die SPS für zeitkritische und prozessrelevante Daten als auch das OPC UA-Protokoll zum Human-Machine-Interface (HMI) für weitere Informationen genutzt. Die Daten der Maschine werden lokal im Gateway gespeichert und in die Cloud von Schaeffler gespiegelt. So ist gewährleistet, dass auch ohne Netzanbindung die Datenhistorie auf der Maschine verfügbar ist. Über Webservices bzw. Apps können Berechnungen in der Cloud angestoßen werden.

 

Big Data und Datenanalyse

Über die bereits bestehende Datenauswertung hinaus, die prinzipiell eine 1:1 Beziehung zum Ausgang hat, kommt der Analyse großer Datenmengen eine neue Bedeutung zu. Dies beruht auf der Annahme, dass sich neben dem Messwert selbst über eine ausreichend große Anzahl an Messwerten/Daten (big data), die mit anderen Daten korreliert werden, Muster ergeben. Diese bieten eine neue Qualität hinsichtlich ihrer Aussagefähigkeit, zum Beispiel bezüglich des Lagerzustands und damit des Maschinenzustands (datenbasierter Mehrwert). Mit geeigneten Algorithmen können die Muster automatisch erkannt und notwendige Handlungsempfehlungen bzw. Aktionen ausgeführt werden. Dazu benötigt werden dezentrale Funktionseinheiten, die sowohl autonom wie auch im Netzwerk eingebunden funktionieren. So kann die lokale Intelligenz die Daten lokal auswerten. Ergänzende Auswertungen, welche größere Rechenleistungen erfordern, können über die Cloudverbindung abgerufen werden. Ebenso erfolgt eine analytische Auswertung in der Cloud auf Basis der Daten aller angeschlossenen Maschinen und nicht lokal auf der Maschine.

Schaeffler gestaltet sowohl die horizontale Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette wie auch die vertikale Integration vom Sensor bis in die Cloud selbst, um zu lernen, wie Komplexität und Anforderungen für Produkte und Services in der Produktion zu adaptieren sind.

Kontakt: Schaeffler AG, www.schaeffler.de
EMO Halle 03, Stand H08 L07